package com.dxf.bigdata.D04_spark

import java.text.SimpleDateFormat
import java.util.Date

import org.apache.commons.logging.{Log, LogFactory}
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 *  RDD方法主要有 转换 和 行动
 *   转换 如  Map , flatMap
 *   行动 collect
 *
 *
 *   RDD算子:   RDD的方法就是算子 --> 对数据的操作称为算子
 *
 *   RDD算子 => 转换算子 Map , 行动算子  collect
 *
 *   ===========================
 *
 *
 *   Map  => 处理数据,一个处理完了处理下一个 ==> 效率肯定底 (对比字节流) ==> 处理方式 缓存区
 *
 *
 *
 *  =====================================
 *
 *
 *   glom : 将同一个分区的数据直接转换为相同类型的内存数组进行处理, 分区不变
 *
 *    [1 ,2 ] [3 ,4 ] --> [List(1,2)] [List(3,4)]
 *
 *
 *   合并 RDD[Int]  -> RDD[Array[Int]]
 *
 *
 *   ===========================================
 *
 *
 *    groupBy 分组 ,同一组放在一起
 *    groupBy 会将数据打乱重新组合,我们将这样的操作称之为shuffle,极限情况下,数据可能被分再同一个分区中
 *
 *
 */
object T15_groupBy取日志时间分组 {
  private val log: Log = LogFactory.getLog(T08_RDD使用_从日志中读取uri.getClass)

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //TODO 准备环境
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)


    //TODO 创建RDD
    val logRdd: RDD[String] = sc.textFile("datas/apache.log")

    val rddMap: RDD[(String, Int)] = logRdd.map(
      line => {
        val word: Array[String] = line.split(" ")
        val time: String = word(3)
        val sdf = new SimpleDateFormat("dd/MM/yyyy:HH:mm:ss")
        val date: Date = sdf.parse(time) //当前时间对象
        val sdf2 = new SimpleDateFormat("HH")
        val hours: String = sdf2.format(date) //小时
        (hours, 1)
      }
    )

   // rddMap.groupBy(x=>x._1).map(x=>(x._1,x._2.size)).foreach(println(_))
    rddMap.groupBy(_._1).map {
      case (hours, iter) => {
        (hours,iter.size)
      }
    }.collect().foreach(println)






    //TODO 关闭环境
    sc.stop()


  }
}
